Wprowadzenie

Zadaniem opisanym w pracy domowej numer 6 było znalezienie pakietu, który nie został omówiony podczas zajęć, oraz utworzenie wizualizacji z wykorzystaniem tego pakietu. Mój wybór padł na pakiet mapview.

O pakiecie

Mapview jest pakietem zbudowanym na podstawie innego równie znanego pakietu aka Leaflet. Mapview umożliwia dla użytkownika szybkie i w miarę bezbolesne tworzenie interaktywnych map, które w przypadku danych z możliwym podziałem na sektory geograficzne może być niezwykle przydatnym sposobem wizualizacji danych. Niestety poza bazowymi ustawieniami funkcji mapview, pakiet nie pozostania użytkownikowi wiele miejsca do modyfikowania utworzonego wykresu. Całe szczęście bazowa funkcja pakietu daje wystarczająco dużo opcji, aby pokryć znaczną większość zapotrzebowania użytkownika.

Głównym plusem Mapview ponad bazowym Leaflet’em jest fakt, iż Mapview sam ustala typ mapy. W ekosystemie map w języku R możemy się spotkać z wieloma formatami przechowywania informacji geograficznych (sf, sfc, SpatVector, GEOJSON, stars, s2, itp). Mapview upraszcza prace z tymi formatami wykonując potrzebne przekształcenia za plecami, abyśmy mogli zobaczyć nasze dane na mapie jak najszybciej i jak najdokładniej.

Przykład użycia

Do moich danych dołączony był plik .shp z opisem geograficznym miasta Philldelphia, Pensylwania USA.

library(sf)
library(mapview)
library(dplyr)
library(leaflet)

Pobieramy dane

# NOT EXECUTED BY KNIT
# Optain data
download.file("http://bit.ly/R-spatial-data", "R-spatial-data.zip")
unzip("R-spatial-data.zip", exdir = "data")

Wczytujemy shape file

# Load shape file
philly_map_raw <- read_sf("./data/Philly/PhillyTotalPopHHinc.shp", quiet = TRUE)
philly_map <- philly_map_raw %>%
  mutate(
    SECTOR_ID = GEOID10 %/% 100,
    .keep = "all"
  )

Filturejmy dane

education_dataset <- read.csv("./data/PhillyEducation.csv")
philly_ed_data <- education_dataset %>%
  mutate(
    SECTOR_ID = GEOID %/% 100,
    .keep = "all"
  ) %>%
  group_by(SECTOR_ID) %>%
  mutate(
    fem_higher_ed = fem_bachelor + fem_doctorate,
    male_higher_ed = male_bachelor + male_doctorate,
    fem_pop = fem_ovr_25,
    male_pop = male_ovr_25,
    .keep = "unused"
  ) %>%
  select(SECTOR_ID, fem_higher_ed, male_higher_ed, fem_pop, male_pop) %>%
  mutate(
    fem_higher_proc = round((fem_higher_ed / fem_pop) * 100, 2),
    male_higher_proc = round((male_higher_ed / male_pop) * 100, 2),
    fem2male_comp = (fem_higher_ed - male_higher_ed) / (fem_higher_ed + male_higher_ed),
    display = paste0(
      "Women: ", fem_higher_proc, "% |\n",
      "Men: ", male_higher_proc, "%"
    ),
    .keep = "all"
  )

Łączymy nasze dane z mapą

data_map <- inner_join(philly_map, philly_ed_data, by = c("SECTOR_ID" = "SECTOR_ID"))
# Paleta kolorow
color_pal <- colorRampPalette(c("blue", "red"))

Pierwsza mapa

mapview(data_map,
        zcol = "fem2male_comp",
        label = "display",
        layer.name = paste(
          "Difference in education by sex.",
          "red  = more women",
          "blue = more men",
          sep = "<br>"
        ),
        col.regions = color_pal(364),
        legend = TRUE
)

Połączenie map

# Additional functionality
# install.packages('leaflet.extras2')

men_map <- mapview(data_map,
        zcol = "male_higher_proc",
        label = "display",
        layer.name = "Percentage of men with higher education",
        legend = TRUE
)

women_map <- mapview(data_map,
        zcol = "fem_higher_proc",
        label = "display",
        layer.name = "Percentage of women with higher education",
        legend = TRUE
) 

men_map | women_map
## Loading required namespace: leaflet.extras2

Podsumowanie

Mapview jest świetnym pakietem do wizualizowania danych ściśle związanych z mapami. Na moment obecny jest on moim “goto” pakietem, jeżeli chodzi o ten region analizy danych. Dla zainteresowanych polecam zapoznać się z przykładami i dokumentacja zawartymi na oficjalnej stronie pakiet